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引用Daranagama Das和Takeuchi W（2025）智能手机应用于在油棕中检测和可视化基础茎腐病阶段。正面。 r

农产品，使其成为满足各种需求的首选。此外，棕榈油发挥了至关重要的经济作用，对生产国，尤其是马来西亚和印度尼西亚的国内生产总值（GDP）做出了重大贡献（Jazuli等，2022）。为了确保一致的生产并支持其经济重要性，油棕行业的可持续性至关重要（Siddiqui等，2021）。油棕种植园面临各种植物疾病和害虫的显着威胁，由真菌Ganoderma Boninense引起的基础茎腐病（BSR）是最关键的挑战，尤其是在马来西亚和印度尼西亚（Baharim等人，2024年，2024年； Liaghat等人； Liaghat等人，2014年）。BSR显着降低了产量，通常会降低50％至80％，并且可能在成熟的油棕架上导致高达80％的死亡率到其25年寿命的中点（Murphy等，2021）。年轻的棕榈通常在显示症状的6 - 24个月内屈服，而成熟的棕榈也可以额外生存2 - 3年（Siddiqui等，2021）。病原体感染了树干的木质部，破坏了水和营养分布。这会导致症状，例如黄色和坏死叶，未打开的长矛，冠层尺寸减小以及特征性的裙子状冠状形状（Baharim等，2024）。然而，这些叶面症状通常出现在感染的晚期阶段，使得早期发现很难（Baharim等，2024）。最大程度地减少BSR的影响仍然是产生油棕国家的主要挑战，尤其是马来西亚和印度尼西亚（Baharim等，2024）。，例如，Maeda-Gutiérrez等。早期发现BSR感染可以及时治疗感染的油棕，从而防止了对树的进一步损害（Husin等，2020）。BSR检测可以大致分为三种方法：手动，基于实验室和远程技术（Husin等，2020）。传统的手动方法涉及劳动密集的视觉检查，这些视觉检查通常对大型种植园而言通常不具体（Husin等，2020）。相比之下，实验室程序，例如Ganoderma选择培养基（GSM），聚合酶链反应（PCR）和与多克隆抗体（ELISA-PABS）的酶连接的免疫吸附测定是时间耗时，昂贵，并且缺乏精确。此外，这些方法通常只有在疾病已经明显升级时才产生结果（Bharudin等，2022； Tee等，2021）。遥感技术包括基于基的方法，例如陆层激光扫描（Husin等，2020）和电子鼻系统（Abdullah等，2012），以及基于UAV的成像（Ahmadi等，2023; Baharim等，2023）和Satellite Platferal（2021）和2021的空中方法。然而，这些方法通常面临诸如高运营成本，有限的空间解决方案以及在广泛采用方面的困难之类的挑战。这强调了对早期检测BSR的更快，更具成本效益的方法的关键需求（Bharudin等，2022）。深度学习的进步在各种计算机视觉任务中取得了巨大的成功，尤其是在图像分类中（Barman等，2024）。同样，Ahad等人。卷积神经网络（CNN）已成为视觉识别的主要结构（Barman等，2024）。（2020）评估了五个CNN模型，包括Alexnet（Krizhevsky等，2012），Googlenet（Szegedy等，2015），Inception v3（Szegedy等，2016），2016年），Resnet 18和Resnet 18，and Resnet 50（He He et and for Goognet coogne for Anee for Sneas and and and and and and nine nine nine nine nine nine nine nine nine nine nine类型， 99.72％。（2023）证明了CNN对水稻疾病分类的潜力，其中一个集合框架（DEX）